Identificação de criptossistemas pós-quânticos por meio de aprendizado de máquina - Rocha, Bruno dos Santos (2023)
O avanço da computação quântica ameaça a criptografia contemporânea ao quebrar criptossistemas baseados na dificuldade computacional da fatoração de números inteiros com fatores primos grandes. Em resposta, instituições de segurança desenvolveram algoritmos pós-quânticos, os quais, assim como seus antecessores, estão sujeitos a ataques criptoanalíticos. Ciphertext only attack é um tipo de ataque utilizado na criptoanálise e é considerado bem-sucedido se qualquer informação do texto cifrado ou da chave puder ser deduzida. Uma das tarefas mais importantes na criptoanálise consiste na identificação do algoritmo de criptografia utilizado. A revisão da literatura revela que poucos trabalhos analisaram criptogramas exclusivamente provenientes de cifras assimétricas, e nenhum deles avaliou especificamente criptossistemas pós-quânticos. Portanto, em um cenário only ciphertext, no qual apenas amostras criptografadas estão disponíveis ao pesquisador, este trabalho de dissertação propõe uma metodologia baseada nos testes estatísticos da NIST STS e nos algoritmos de aprendizado de máquina Support Vector Machine, Random Forest, Naive Bayes e K-Nearest Neighbor para identificar padrões nos criptogramas e nas chaves de sessão encapsuladas provenientes dos criptossistemas pós-quânticos Frodo, Crystals Kyber, NTRU e Saber, nos modos de operação ECB e CBC, a fim de identificá-los posteriormente. Como contribuições desta pesquisa, destaca-se a detecção de padrões em criptossistemas pós-quânticos, à luz do estado da arte, bem como o desenvolvimento de um método para identificar cifras operando no modo CBC. A pesquisa realizou uma análise cuidadosa da influência do tamanho do criptograma nas medidas de desempenho dos classificadores, contribuindo para o avanço do conhecimento nessa área específica. Os resultados obtidos revelaram a presença de padrões únicos tanto nos criptogramas quanto nas chaves de sessão gerados pelos criptossistemas analisados, evidenciando a presença de "assinaturas"nesses arquivos. O melhor desempenho foi obtido pelo classificador KNN, que em cenários específicos identificou os algoritmos analisados com uma acurácia que atingiu até 100%.